На многофункциональной площадке Старт Хаб на Красном Октябре 21 сентября 2023 года состоялся очередной форум Scoring Day 12, на котором были рассмотрены передовые модели и новейшие разработки, способные ускорить бизнес в традиционных для скоринга сегментах. К основным темам, рассмотренным в этом году можно отнести: как перейти от оценки риска по клиенту к поиску и привлечению клиентов с нужным профилем риска, как выбрать наиболее выгодный сегмент клиентов и разработать стратегию захвата лидерства в новом кредитном секторе, как использовать ChatGPT, Bard и аналоги для решения привычных задач и некоторые другие.

По данным Центрального Банка задолженность по кредитам существенно выросла, и на июль месяц этого года объем просрочек с периодом свыше 90 дней достиг 4,7 триллиона рублей. Оценивая эту ситуацию, банки вынуждены опираться на достоверные данные о потенциальных заемщиках, их кредитные истории и дополнительную информацию, основанную на Big Data. Важным параметром являются данные о том, сколько средств тратит заемщик ежемесячно на обслуживание своего кредитного портфеля.

Одной из ключевых переменных в определении финансового результата банка в розничном кредитовании является конверсия из сделанного клиенту предложения в выданный кредит, а также операционные затраты на этот процесс. Не секрет, что тратятся значительные средства на то, чтобы привлечь клиентов, которые нужно учитывать, тем более, что при определенных рисках заемщику приходится отказать. В результате естественное развитие рынка приводит к снижению конверсии и росту затрат. Многие банки оправданно ищут точки роста в автоматизации процессов коммуникации с клиентом, получении систематизированных сведений и дополнительном ранжировании, в том числе по склонности потенциального заемщика к получению кредита.

Так, финансовый сервис QIWI, возможности которого были представлены на стенде, на основе разработанных программных продуктов предлагает рекомендации банкам давать или не давать кредиты тем или иным заемщикам. На основе этой информации банки сами принимают решение в каждом конкретном случае. От компании на форуме выступил Владислав Суханов, который организовал и курирует процесс непрерывного улучшения ML-сервисов для скоринга. Компания Mobile Scoring, также представленная на стенде, осуществляет постоянный мониторинг финансовой активности клиентов, что позволяет своевременно выявлять их текущие потребности и эффективно управлять воронкой продаж. От компании выступил Владислав Галдин, который отвечает за работу с Big Data по направлениям Risk, CRM, Collection, Antifroud. Он рассказал об инструменте «Песочница», который позволяет в режиме реального времени узнать, что происходит с заемщиком. Компания Neoflex представила полный жизненный цикл разработки и обучения, который позволит ML-инженеру сделать его работу более эффективной.

Насыщенная программа форума содержала еще много содержательных выступлений, рассчитанных на финансистов, которые не готовы просто ждать пришествия заёмщика с анкетой и документами, которые хотят оценивать риск до первой коммуникации с клиентом и ловить заёмщиков на готовые кредитные предложения от разработчиков.